Data Science for the Geosciences

Data Science for the Geosciences

AngličtinaPevná vazbaTisk na objednávku
Wang Lijing
Cambridge University Press
EAN: 9781009201414
Tisk na objednávku
Předpokládané dodání v pátek, 17. ledna 2025
2 921 Kč
Běžná cena: 3 245 Kč
Sleva 10 %
ks
Chcete tento titul ještě dnes?
knihkupectví Megabooks Praha Korunní
není dostupné
Librairie Francophone Praha Štěpánská
není dostupné
knihkupectví Megabooks Ostrava
není dostupné
knihkupectví Megabooks Olomouc
není dostupné
knihkupectví Megabooks Plzeň
není dostupné
knihkupectví Megabooks Brno
není dostupné
knihkupectví Megabooks Hradec Králové
není dostupné
knihkupectví Megabooks České Budějovice
není dostupné
knihkupectví Megabooks Liberec
není dostupné

Podrobné informace

Data Science for the Geosciences provides students and instructors with the statistical and machine learning foundations to address Earth science questions using real-world case studies in natural hazards, climate change, environmental contamination and Earth resources. It focuses on techniques that address common characteristics of geoscientific data, including extremes, multivariate, compositional, geospatial and space-time methods. Step-by-step instructions are provided, enabling readers to easily follow the protocols for each method, solve their geoscientific problems and make interpretations. With an emphasis on intuitive reasoning throughout, students are encouraged to develop their understanding without the need for complex mathematics, making this the perfect text for those with limited mathematical or coding experience. Students can test their skills with homework exercises that focus on data scientific analysis, modeling, and prediction problems, and through the use of supplemental Python notebooks that can be applied to real datasets worldwide.
EAN 9781009201414
ISBN 1009201417
Typ produktu Pevná vazba
Vydavatel Cambridge University Press
Datum vydání 17. srpna 2023
Stránky 250
Jazyk English
Rozměry 260 x 206 x 20
Země United Kingdom
Autoři Caers Jef; Wang Lijing; Yin, David Zhen
Ilustrace Worked examples or Exercises